python学习笔记：pandas练习（1）

抽空练习一下python pandas，梳理一下日常使用和接触到的。

首先定义一个报表，简单一点便于进行练习。

1 . 读取excel，获取某列值

  
import pandas as pd

df = pd.read_excel('./excel/hh.xlsx')
print(df.head(0)) #输出索引项

# 输出结果
Empty DataFrame
Columns: [姓名, 证件号, 消费金额, 消费类型]
Index: []

读取出来数据head可以打印前面5行，可以看到每一列项的数据。head函数默认前面5行。

pandas 读取返回是一个DataFrame对象，想获取其中一项值可以直接df[‘名称’]跟随一个名称。例如 我想获取某一列数值。可以直接或者df[‘名称’].values

 print(df['姓名'].values)

# 输出结果
 ['小米' '小果' '小华' '小牛']

2 . 帅选excel其中项目输出

我想帅选出其中2项目进行输出，这个时候可以通过过滤来实现。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./excel/hh.xlsx')
new_df = pd.DataFrame(df, columns=['姓名', '证件号'])
new_df.to_excel('newhh.xlsx')

首先采取pd.DataFrame方法对原来的数据进行获取，并指定对应的列。输出后则可以产生了对应的新的excel文件了。

但是发现输出表里面多了一个0，1，2，3 这样情况，在输出的时候只需要填写一个参数即可去除这一列

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./excel/hh.xlsx')
new_df = pd.DataFrame(df, columns=['姓名', '证件号'])
# new_df.to_excel('newhh.xlsx')
# 改成如下
new_df.to_excel('newhh.xlsx', index=False)

3 . pandas使用条件过滤

对于数据集pandas可以提供一些过滤条件对数据进行处理。简单的做法是这样 如
df[df[‘消费金额’] > 2] ，产生一个条件运算，对符合消费金额大于2的进行数据过滤。这样就很方便拿到对应报表了
df[ 条件运算 ] 去进行帅选

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./excel/hh.xlsx')
new_df = df[df['消费金额'] > 2]
print(new_df)

# 输出结果
   姓名     证件号  消费金额 消费类型
1  小果  222222     3   个人
2  小华  333333     4   公费
3  小牛  444444     4   公费

4 . pandas读取excel出现科学计数法

有一些证件号和订单号会很长，输出报表的时候产生科学计算这样会产生不美观的情况，可以对其中一个字段进行字符串输出。把dtype修改为str类型。

df = pd.read_excel('hh.xls',dtype={'证件号':str})

还有很多用法需要集中完成。